移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李军 著

图书标签:

• 移动大数据
• 商业分析
• 行业营销
• 精准营销
• 数据挖掘
• 用户画像
• 商业智能
• 大数据分析
• 营销策略
• 数据驱动

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115410160

版次：1

商品编码：11850956

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：244

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　实战性强：7大营销工具的应用，10大行业实战案例的分析，全面讲解大数据下移动互联网时代的精准营销之道；　　案例图解：180多张实战操作图解，结合全新热门营销案例，紧跟市场趋势，第1时间呈现大数据精准营销事件；　　结构清晰：采用分篇模式，3大篇章，由浅及深精讲运用大数据进行商业分析和精准营销　　□LBS位置营销　　□APP移动营销　　□O2O线上线下营销　　□QQ社交营销　　□微信互动营销　　□微博手指营销　　□餐饮、住宿行业　　□旅游、影视行业　　□金融、游戏行业　　□交通、通信行业　　□零售、电商行业

内容简介

　　《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》通过7大营销——LBS位置营销、APP移动营销、O2O线上线下营销、QQ社交营销、微信互动营销、微博手指营销、二维码扫描营销进行深入讲解，并从10大行业——餐饮、住宿、交通、通信、零售、电商、旅游、影视、金融和游戏领域精选典型代表，通过技巧＋方法＋案例的模式，帮助读者快速掌握移动大数据的精髓。　　《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》结构清晰、案例丰富、实用性强，适合互联网时代和移动互联网时代对大数据感兴趣的营销人员、企业经营和管理等相关人员阅读参考。

作者简介

　　李军，数据分析师，10年以上数据分析、挖掘经验，对商业数据敏感，能够通过建模深入挖掘用户或产品方面的有价值的信息，持续地改进完善数据采集、处理、分析、报告等各个流程上的工作，熟悉Excel、hadoop、hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库，能够对大数据条件的消费者行为分析，并进行数据建模，实施结构化数据的管理，曾参与编写图书：《大数据：从海量到精准》《大数据时代的营销与商业分析》。

内页插图

目录

基础入门篇
第1 章移动时代—大数据火爆来袭
1．1　当数据遇上移动互联网／ 4
1．1．1　大数据的定义与基本特征／ 4
1．1．2　大数据带来个性化的移动体验／ 5
1．1．3　移动互联网成为大数据的重心／ 7
1．2　移动大数据的发展意义重大／ 8
1．2．1　移动大数据带来了什么／ 8
1．2．2　移动大数据的发展趋势／ 9
1．2．3　移动互联网提升大数据价值／ 10
1．3　大数据下的移动营销机遇／ 11
1．3．1　大数据价值挖掘的营销方向／ 12
1．3．2　大数据下的4G 时代／ 12
1．3．3　大数据时代移动营销趋势　／ 13
第2 章精准定位—大数据的用户分析
2．1　移动互联网打造用户生活／ 18
2．1．1　移动互联网给用户带来了什么／ 18
2．1．2　手机网民与移动互联网用户／ 19
2．1．3　中国移动互联网用户行为统计／ 20
2．2　移动大数据下的客户定位／ 21
2．2．1　客户定位方式／ 22
2．2．2　通过数据去定位消费者／ 24
2．2．3　互联网客户如何定位／ 25
2．3　如何使大数据分析的价值最大化／ 26
2．3．1　将数据进行融合／ 27
2．3．2　分析才是核心／ 27
2．3．3　做好用户运营／ 28
第3 章精准营销—大数据的核心应用
3．1　移动互联网的营销模式／ 32
3．1．1　广告植入模式／ 32
3．1．2　用户体验模式／ 34
3．1．3　内容营销模式／ 35
3．1．4　网站购物模式／ 36
3．1．5　定位服务模式／ 37
3．2　大数据如何实现移动精准营销／ 38
3．2．1　移动精准营销需要大数据／ 38
3．2．2　移动互联网数据获取策略／ 39
3．2．3　改掉粗线条式推送／ 40
营销工具篇
第4 章位置营销—LBS 精准营销
4．1　大数据下LBS 的商业模式／ 44
4．1．1　什么是LBS ／ 44
4．1．2　LBS 的营销功能／ 45
4．1．3　LBS 的主要特点／ 45
4．1．4　LBS 的热点应用／ 47
4．2　大数据下LBS 的营销策略／ 48
4．2．1　用户洞察，确定营销目标 ／ 48
4．2．2　传播策略，减少流失用户／ 48
4．2．3　商业智能，分析客户行为／ 49
4．2．4　市场预测，规范商业分析／ 49
4．3　大数据下LBS 的精准营销案例／ 50
4．3．1　【案例】一嗨租车：便捷租车服务／ 50
4．3．2　【案例】好大夫在线：轻松定位找医生／ 51
第5 章移动营销—APP 精准营销
5．1　移动APP 营销走进生活／ 56
5．1．1　什么是APP ／ 56
5．1．2　什么是APP 营销／ 57
5．1．3　APP 的营销模式／ 58
5．2　大数据时代的APP 营销／ 60
5．2．1　挖掘APP 中的数据／ 60
5．2．2　建立APP 用户的忠诚度／ 60
5．2．3　把握大数据的APP 营销机会／ 61
5．2．4　大数据APP 精准营销要点／ 61
5．3　APP 精准营销案例分析／ 62
5．3．1　【案例】优衣库：创意服务APP ／ 63
5．3．2　【案例】塔吉特：APP 帮助用户找商品／ 64
第6 章线上线下—O2O 精准营销
6．1　走进移动大数据O2O 营销世界／ 66
6．1．1　人们生活在O2O 世界里／ 66
6．1．2　O2O 营销的模式／ 67
6．2　移动大数据O2O 精准营销技巧／ 68
6．2．1　营销必须靠自己／ 68
6．2．2　内容营销强于广告／ 69
6．2．3　服务也是营销环节／ 69
6．2．4　在线营销就是互动／ 70
6．2．5　拉到线下是关键环节／ 71
6．2．6　分析O2O 客户类型／ 71
6．2．7　跟用户使用同样的在线工具／ 72
6．3　移动大数据O2O 精准营销案例／ 73
6．3．1　【案例】蚂蜂窝：决战O2O 营销时代／ 74
6．3．2　【案例】吉野家：O2O 创意营销／ 75
第7 章社交营销—QQ 精准营销
7．1　移动QQ 是营销的法宝／ 78
7．1．1　移动QQ 营销平台／ 78
7．1．2　移动QQ 的强大功能／ 79
7．2　移动QQ 聊天必会操作／ 81
7．2．1　QQ 账号设置技巧／ 81
7．2．2　移动QQ 精准添加好友／ 83
7．2．3　营销沟通的6 大技巧／ 84
7．3　大数据结合QQ 精准营销／ 85
7．3．1　大数据与QQ 精准营销新起步／ 85
7．3．2　大数据具体入驻QQ 精准营销／ 86
7．4　大数据+QQ 成功营销案例／ 88
7．4．1　【案例】煎饼阿姨： QQ 群赢得商机／ 88
7．4．2　【案例】联想笔记本：QQ 秀徽章渗透营销／ 89
第8 章互动营销—微信精准营销
8．1　初步认识微信营销／ 92
8．1．1　什么是微信营销／ 92
8．1．2　微信营销的特点／ 93
8．1．3　微信营销的优势／ 94
8．2　大数据下的微信精准营销模式／ 95
8．2．1　微信订阅营销：丰富的资讯呈现／ 95
8．2．2　微信推送营销：精确的用户定位／ 95
8．2．3　微信电台营销：语音收听为基础／ 96
8．2．4　微信二维码营销：神秘的信息解读／ 96
8．2．5　微信自动回复营销：快速菜单互动／ 97
8．3　大数据下的微信精准营销思维技巧／ 97
8．3．1　助力思维：病毒式传播，感染你我／ 98
8．3．2　抢红包思维：精众传播，立竿见影／ 98
8．3．3　节日思维：传递温情，传播品牌／ 99
8．4　大数据下的微信精准营销案例／ 100
8．4．1　【案例】语音推送型：明星王力宏的微信／ 100
8．4．2　【案例】维也纳酒店：服务1500 万会员／ 101
第9 章手指营销—微博精准营销
9．1　初步认识微博营销／ 104
9．1．1　什么是微博营销／ 104
9．1．2　微博营销的特点／ 105
9．1．3　微博营销的优势／ 106
9．2　大数据下的微博精准营销技巧／ 107
9．2．1　微博基本设置技巧／ 107
9．2．2　微博精准定位客户／ 110
9．2．3　微博培养目标用户／ 110
9．2．4　微博营销定位与目标明确／ 111
9．2．5　微博精准营销控制时间／ 111
9．3　大数据下的微博精准营销案例／ 112
9．3．1　【案例】伊利舒化奶：打造“我的世界杯”／ 112
9．3．2　【案例】可口可乐：独一无二的定制昵称瓶／ 113
第10章扫码营销—二维码精准营销
10．1　走进二维码营销世界／ 116
10．1．1　什么是二维码营销／ 116
10．1．2　二维码营销的模式／ 117
10．1．3　二维码营销的优势／ 119
10．2　大数据下的二维码精准营销策略／ 120
10．2．1　牢牢抓住用户定位／ 120
10．2．2　体现二维码扫描的价值／ 120
10．2．3　创意二维码增光添彩／ 121
10．2．4　营销活动促进互动／ 123
10．3　大数据下的微博精准营销案例／ 124
10．3．1　【案例】哈根达斯：燃起二维码扫描动力／ 124
10．3．2　【案例】蜂子二维码：独特的“空码赋值”／ 125
行业案例篇
第11章餐饮行业大数据分析
11．1　餐饮行业的大数据营销／ 130
11．1．1　大数据给餐饮行业带来的变革／ 130
11．1．2　大数据给餐饮行业带来的机遇／ 131
11．2　大众点评的大数据精准营销／ 132
11．2．1　大数据分析用户口碑／ 132
11．2．2　基于LBS 的位置营销／ 133
11．2．3　大数据定位产品／ 134
11．2．4　大数据提供营销方案／ 135
11．3　餐饮大数据商业分析与营销案例 ／ 136
11．3．1　【案例】食神摇摇：寻找合适你的餐馆／ 137
11．3．2　【案例】星巴克：满足用户高品质需求 ／ 137
11．3．3　【案例】海底捞：带来多功能客户体验／ 139
第12章住宿行业大数据分析
12．1　住宿行业的大数据营销／ 142
12．1．1　大数据给酒店行业带来的变革／ 142
12．1．2　大数据给住宿行业带来的机遇／ 143
12．2　酒店大数据精准营销应用与策略／ 144
12．2．1　大数据分析用户口碑／ 144
12．2．2　大数据下的个性化服务／ 145
12．2．3　大数据下小型酒店营销策略／ 146
12．3　住宿行业大数据营销案例 ／ 151
12．3．1　【案例】四季酒店：移动社交营销／ 151
12．3．2　【案例】99 旅馆：疯狂的睡货／ 152
第13章交通行业大数据分析
13．1　交通行业的大数据现状／ 156
13．1．1　大数据给交通行业带来的挑战和机遇／ 156
13．1．2　大数据时代移动交通的发展趋势／ 157
13．1．3　交通行业大数据应用与探索／ 159
13．2　滴滴打车的大数据精准营销模式／ 161
13．2．1　滴滴打车软件解决的问题／ 161
13．2．2　滴滴“红包+ 情感+ 场景化”营销组合／ 162
13．2．3　滴滴打车的精准营销对策／ 163
13．3　交通行业大数据营销案例／ 164
13．3．1　【案例】京港地铁：数据化运营／ 164
13．3．2　【案例】一嗨租车：轻松移动租车／ 165
第14章通信行业大数据分析
14．1　移动通信行业的大数据时代／ 168
14．1．1　移动通信行业的大数据应用／ 168
14．1．2　移动通信行业的精准营销／ 169
14．2　移动通信行业的三大巨头／ 170
14．2．1　中国移动的大数据应用／ 170
14．2．2　中国联通的大数据应用／ 171
14．2．3　中国电信的大数据应用／ 172
14．3　三大运营商发展离不开大数据／ 174
14．3．1　中国移动6 项服务认准大数据／ 174
14．3．2　中国联通敢为人先掘金大数据／ 176
14．3．3　中国电信打造“天翼客服”／ 178
第15章零售行业大数据分析
15．1　零售行业的大数据营销／ 182
15．1．1　将零售策略与“大数据”技术进行结合／ 182
15．1．2　零售行业结合移动大数据的必要性／ 183
15．1．3　零售行业结合移动大数据的可能性／ 184
15．1．4　移动大数据时代零售行业的未来／ 185
15．2　沃尔玛的精准营销离不开大数据／ 186
15．2．1　沃尔玛深挖大数据／ 186
15．2．2　沃尔玛结合大数据的移动精准营销／ 188
15．2．3　沃尔玛的移动APP 营销／ 189
第16章移动电商大数据分析
16．1　移动电商离不开大数据／ 192
16．1．1　什么是移动电子商务／ 192
16．1．2　大数据给移动电商带来的影响／ 193
16．1．3　大数据给移动电商带来的机遇／ 193
16．2　移动电商的大数据精准营销／ 195
16．2．1　手机淘宝成为必备移动APP ／ 195
16．2．2　手机淘宝的大数据用户分析／ 196
16．2．3　手机淘宝的精准营销现状／ 197
16．2．4　把握微商特点，实现精准营销／ 199
16．2．5　选择微店平台，开启微商之路／ 201
第17章旅游行业大数据分析
17．1　旅游行业的大数据精准营销／ 204
17．1．1　旅游行业需要挖掘大数据／ 204
17．1．2　大数据时代如何提升旅游体验／ 205
17．2　携程APP 的大数据精准营销／ 206
17．2．1　携程APP 的90 后市场蓬勃发展／ 206
17．2．2　携程APP 点评功能突出／ 209
17．2．3　携程APP 的精准营销模式／ 210
第18章影视传媒大数据分析
18．1　影视传媒行业的大数据营销／ 214
18．1．1　大数据打造影视传媒商业模式／ 214
18．1．2　大数据时代影视传媒行业的应用／ 214
18．2　爱奇艺APP 的大数据精准营销／ 217
18．2．1　移动大数据时代给爱奇艺带来的变革／ 217
18．2．2　爱奇艺APP 的产品定位／ 217
18．2．3　爱奇艺APP 的产品功能体验／ 219
18．2．4　爱奇艺APP 注重用户感受／ 222
第19章金融行业大数据分析
19．1　金融行业的大数据精准营销／ 226
19．1．1　金融行业大数据应用需求分析／ 226
19．1．2　金融行业大数据的发展机遇与挑战／ 227
19．2　P2P 的大数据精准营销／ 229
19．2．1　大数据风控是P2P 生存之本／ 229
19．2．2　宜人贷玩转大数据／ 231
19．2．3　人人贷大数据营销／ 233
第20章游戏行业大数据分析
20．1　游戏行业的大数据精准营销／ 236
20．1．1　大数据对游戏行业的影响／ 236
20．1．2　大数据对游戏行业的挑战／ 236
20．1．3　大数据助力移动游戏／ 237
20．2　百度游戏结合大数据精准营销／ 239
20．2．1　百度游戏依靠大数据打造特色平台／ 239
20．2．2　大数据平台帮游戏开发者了解用户／ 240
20．3　游戏行业大数据精准营销案例／ 241
20．3．1　【案例】《疯狂猜图》：打造热门游戏／ 242
20．3．2　【案例】《喜羊羊快跑》：结合电影推广／ 243

前言/序言

《智享万象：洞悉市场脉搏，驱动商业增长》 在信息爆炸的时代，海量数据如同奔涌的河流，其中蕴藏着无数洞察商业未来的金矿。然而，如何从这片浩瀚的“蓝海”中精准定位价值，将原始数据转化为驱动企业决策的智慧，实现营销活动的精细化、个性化，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出，一直是摆在所有商业人士面前的重大课题。 《智享万象：洞悉市场脉搏，驱动商业增长》正是为应对这一挑战而生。本书并非泛泛而谈的理论集合，而是聚焦于当下最热门、最具实践价值的商业分析与营销策略，以一种系统化、深度化的视角，为读者勾勒出一幅清晰的商业增长路线图。我们深入挖掘数据背后的故事，揭示其如何赋能企业洞察消费者、优化产品、拓展渠道，最终实现商业价值的最大化。 核心内容一：深度解析大数据商业分析的底层逻辑与技术框架 本书将首先带领读者走进大数据商业分析的殿堂。我们不再满足于浅尝辄止的数据可视化，而是深入剖析大数据分析的核心理念——如何从海量、多源、异构的数据中提炼有价值的信息，如何构建科学的分析模型，以及如何将分析结果转化为可执行的商业策略。 我们将详细介绍主流的大数据技术框架，例如Hadoop、Spark等，并阐释它们在数据采集、存储、处理和分析过程中的关键作用。但我们不会止步于技术的堆砌，而是将重点放在这些技术如何与商业场景相结合。例如，我们如何利用分布式计算能力，在短时间内处理TB甚至PB级别的数据，从而快速响应市场的变化？如何利用机器学习算法，识别用户行为模式，预测市场趋势？ 本书的独特之处在于，我们不仅仅罗列技术名词，更注重解释技术背后的商业逻辑。我们将以大量真实案例为支撑，展示企业如何利用大数据分析来解决实际的商业问题，比如： 市场细分与目标客群定位： 如何利用数据识别出具有高价值的市场细分群体，并描绘出其详细的用户画像，为后续的精准营销奠定基础。 消费者行为分析： 深入剖析用户的浏览、点击、购买、互动等行为数据，理解用户的需求、偏好和购买动机，预测用户的下一步行动。 产品与服务优化： 基于用户反馈和使用数据，识别产品或服务的痛点，为产品迭代和创新提供数据驱动的洞察。 风险评估与欺诈检测： 在金融、电商等领域，如何利用大数据分析识别潜在的风险行为，减少损失。 运营效率提升： 通过对供应链、物流、客户服务等环节的数据分析，优化资源配置，提升整体运营效率。 本书还将深入探讨数据治理与数据质量的重要性。我们深知，“垃圾进，垃圾出”的道理。因此，我们将详细讲解如何建立完善的数据采集、清洗、整合和标准化流程，确保分析结果的准确性和可靠性。这包括数据源的识别与评估、数据清洗的方法与工具、数据集成策略等，为读者构建稳固的数据分析基石。 核心内容二：精细化营销策略的构建与实践，实现从“撒网”到“点穴”的飞跃 在充分理解和掌握了大数据商业分析的能力后，本书的另一个核心重点——如何将这些洞察转化为高效的行业营销策略。我们强调的是精细化营销，即告别过去粗放式的“广而告之”，走向以消费者为中心，以数据为驱动的“点对点”沟通。 本书将系统地介绍一系列前沿的精细化营销方法论，并提供详实的实践指南： 个性化推荐系统： 深入剖析构建高效个性化推荐系统的原理，从协同过滤、基于内容的推荐到深度学习模型，为读者提供多种技术选型与实现思路。我们将展示如何根据用户的历史行为、偏好以及实时情境，为其推荐最感兴趣的产品、服务或内容，显著提升用户体验和转化率。 精准广告投放与优化： 探讨如何利用大数据洞察，实现广告的精准定向投放。这包括用户画像的构建、广告触达渠道的选择、广告创意与文案的 A/B 测试、实时竞价（RTB）策略等。本书将指导读者如何最大化广告投资回报率（ROI），避免无效的广告支出。 用户生命周期管理（LCM）： 关注用户从初次接触到深度忠诚的整个生命周期。我们将讲解如何通过数据分析，识别用户在不同生命周期阶段的需求和行为特征，并制定相应的营销策略，例如用户激活、留存、增购、推荐等，实现用户价值的最大化。 客户关系管理（CRM）与客户体验优化： 探讨如何将大数据分析融入CRM系统，构建更智能、更人性化的客户服务体系。如何利用数据预测客户流失风险，并主动采取干预措施？如何通过多渠道的数据整合，提供一致、 seamless 的客户体验？ 社交媒体营销与口碑管理： 深度解析社交媒体数据的价值，如何监测品牌声誉，识别潜在的危机，并利用社交平台进行精准营销和社群运营。 内容营销与故事化传播： 探讨如何基于用户洞察，创作能够引起共鸣的内容，并通过合适渠道进行传播，建立品牌忠诚度。 营销自动化与智能化： 介绍如何利用营销自动化工具，将重复性的营销任务自动化，同时通过智能化的数据分析，实现营销活动的实时调整和优化。 本书的每一章节都将紧密结合行业应用，例如： 零售业： 如何分析顾客购买路径，优化商品陈列，实现个性化促销，提升复购率。 金融业： 如何根据客户风险偏好，推荐合适的金融产品，进行精准营销，同时防控风险。 互联网/科技行业： 如何通过用户行为分析，迭代产品功能，提升用户留存，并实现精细化的广告变现。 服务业： 如何根据用户服务记录和反馈，提供定制化服务，提升客户满意度和忠诚度。 医疗健康： 如何分析用户健康数据，提供个性化的健康建议和预防方案。 本书的价值与特色： 1. 理论与实践深度融合： 本书并非纸上谈兵，而是将复杂的理论知识与丰富的实战案例相结合，让读者既能理解“为什么”，又能掌握“怎么做”。 2. 前沿视角与趋势把握： 紧跟大数据分析和数字营销的最新发展动态，介绍最具前瞻性的技术和策略。 3. 系统性与全局性： 提供一个完整的商业分析与营销生态图，帮助读者建立系统性思维，全面提升商业决策能力。 4. 工具与方法论并重： 在介绍必要的分析工具和技术的同时，更侧重于方法论的传授，帮助读者触类旁通，灵活运用。 5. 可操作性强： 提供的策略和方法都经过实践检验，具有很强的可操作性，读者可以立即应用于实际工作中。 《智享万象：洞悉市场脉搏，驱动商业增长》不仅仅是一本书，更是一个赋能商业精英的行动指南。它将帮助您拨开数据的迷雾，直达商业洞察的本质，让您的营销策略不再盲目，而是充满智慧和力量，最终在日新月异的市场中，赢得先机，驱动企业实现持续、健康的增长。如果您渴望在数字化浪潮中，掌握驱动商业成功的核心秘诀，那么本书将是您不容错过的选择。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的中间部分，我被作者对于不同行业应用案例的深入剖析所震撼。他不仅仅是停留在理论层面，而是选取了电商、金融、零售、旅游等多个典型行业，详细阐述了移动大数据是如何被用来解决实际问题的。比如，在电商领域，作者详细介绍了如何通过分析用户的浏览、搜索、购买行为，来构建精准的用户画像，从而进行个性化推荐和精准营销，大大提升了转化率。而在金融行业，他则着重讲解了如何利用大数据进行风险评估、反欺诈以及客户关系管理。让我印象最深刻的是，他提到了一种利用大数据预测用户出行需求，从而提前优化物流和库存的案例，这让我看到了大数据在提高运营效率、降低成本方面的巨大潜力。书中穿插的图表和数据分析模型也十分清晰易懂，即使我不是数据分析的专业人士，也能大致理解其逻辑和应用。这让我更加相信，掌握了移动大数据的分析方法，就相当于拥有了一把开启商业增长的金钥匙，能够帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，找到新的增长点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很高大上，《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》，我当时拿到这本书的时候，内心是既期待又有点忐忑的。毕竟“大数据”、“商业分析”、“行业营销”这些词汇，对于我这个非技术背景的普通读者来说，还是有些门槛的。但不得不说，它的封面设计和排版都相当专业，让人一看就觉得是那种有分量的干货。翻开第一页，就被作者的开篇所吸引，他用非常生动的案例，描绘了移动大数据在日常生活中的无处不在，比如我们每天刷的短视频、浏览的新闻，背后都隐藏着庞大的数据流。这让我一下子就拉近了和书本的距离，觉得原来大数据离我们并不遥远，它就在我们身边，并且正在深刻地影响着我们的生活和商业决策。作者并没有一开始就深入枯燥的技术细节，而是先构建了一个宏观的图景，让我理解了大数据的重要性以及它能够带来的价值，这对于我这样初次接触这类书籍的读者来说，无疑是非常友好的入门方式。我期待这本书能帮助我理解，如何从看似杂乱无章的海量数据中，提炼出有价值的信息，并将其应用到实际的商业分析和营销策略中去，最终实现“从海量到精准”的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格让我耳目一新，不同于一些枯燥的技术手册，作者在讲解复杂的概念时，始终保持着一种平实的叙述方式，并辅以大量的真实案例，使得内容既有深度又不失趣味性。例如，在讨论用户行为分析时，作者并没有直接抛出各种算法模型，而是先从一个假设的用户场景入手，一步步引导读者思考，如果我是这家公司的营销人员，我需要了解用户哪些信息？我又该如何获取和分析这些信息？这种“以终为始”的讲解方式，让我在理解知识点时，能够更好地将其与实际工作联系起来。而且，书中对于“精准营销”的阐述，也给了我很多启发。它不仅仅是简单的广告推送，而是涉及到了用户生命周期的各个阶段，从拉新、促活到留存，都有着细致的策略和方法。这让我明白，真正的精准营销，是建立在对用户深刻洞察的基础之上的，需要多维度的数据支撑和灵活的策略调整。我觉得这本书更像是一位经验丰富的导师，在循循善诱地传授知识，而不是冷冰冰地罗列事实。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承认，一开始我对“移动大数据”这个概念有些模糊，总觉得它离我的日常工作太远。但随着阅读的深入，我逐渐认识到，移动大数据并不是一个遥不可及的技术概念，它实际上是我们生活和工作中无时无刻不在产生的数据集合。这本书最让我受益的一点是，它帮助我构建了一个完整的知识体系，从数据的采集、清洗、存储，到分析、建模、应用，每一个环节都进行了详细的介绍。特别是关于数据可视化部分，作者给出了很多实用的建议和工具推荐，让原本抽象的数据变得直观易懂，也更容易被决策者理解和接受。而且，书中对于数据安全和隐私保护的讨论，也让我更加重视在使用大数据时可能存在的风险，这对于一个负责任的分析师来说，是非常必要的考量。总的来说，这本书让我对移动大数据有了从了解到深入的认知，也为我未来在工作中更好地利用数据提供了坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我认为体现在它能够帮助读者从“纸上谈兵”走向“实战出击”。作者并没有停留在泛泛而谈的理论层面，而是提供了许多可操作的框架和方法论。我特别喜欢书中关于“营销漏斗”和“用户旅程”的分析，这些经典的营销模型在移动大数据时代被赋予了新的解读和应用方式。例如，作者如何利用 LBS 数据来分析用户在不同地理位置的停留时间，以及基于这些数据来优化线下门店的选址和促销活动，就让我觉得非常有启发性。这本书不仅适合那些想要进入大数据分析领域的朋友，对于已经身处营销、产品、运营等岗位的从业者，也能从中获得宝贵的经验和方法。它能够帮助我们更清晰地理解用户行为背后的逻辑，更科学地制定营销策略，最终实现投入产出比的最大化。这本书确实像它的副标题所说的那样，帮助我看到了如何从海量数据中挖掘出精准洞察，并将其转化为实际的商业价值。

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只是了解基本概念可以看看

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值得一看

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质量很好，字迹也很清晰，内容也很好，快递也很快的，很满意。

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好

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涵盖了各种类型的典型案例，还有大量的新观点和新模式，系统地阐述了移动大数据的新思维和玩法。参考价值颇高

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非常划算便宜！

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内容空泛，缺乏干货

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非常好，物流非常给力，东西很不错，值得推荐。